Amazon Web Services ブログ
Category: Artificial Intelligence
AWS でグラフと生成 AI を活用した製造デジタルスレッドを構築
この記事は Raja GT, Shing Poon, Vedanth Srinivasan により作成された「 […]
エンタープライズにおける Amazon Bedrock による生成 AI のオペレーティングモデル
生成 AI の導入が進むにつれ、企業は生成 AI のオペレーティングモデルを確立していく必要が生じてきます。オペレーティングモデルは、事業運営を駆動する組織設計、コアプロセス、テクノロジー、役割や責任、ガバナンス体制、そして財務モデルを確立するものです。本記事では、適用可能な生成 AI のオペレーティングモデルを考察します。
【開催報告】AWS re:Invent 2024 製造業お客様向け 現地参加企業 Meet-up
昨年12月の AWS re:Invent に現地参加いただいた製造業のお客様を対象に、2025年2月7日(金) […]
AWS Amplify AI Kit と Neon Postgres を利用した RAG ベースアプリケーション構築
この記事では、入門の段階を超えて、Amplify のデフォルトのデータベースモデルではなく、Neon からサーバーレス Postgres データベースを使用して製品データを取得します。そうすることで、検索拡張生成 (RAG) を使用して LLM と対話するために必要なコードを簡素化します。
AWS を活用した公共部門向けデータ配信
組織が情報に基づいた意思決定を行い、イノベーションを促進するためには、データの共有が不可欠です。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、大規模なデータを安全に配信するためのさまざまなツールとサービスを提供しています。 公共の利益のためにオープンデータの公開、ビジネス目的でのプライベートデータセットの収益化、さらには社内での協業などの用途で、AWS は必要なインフラストラクチャとサポートを提供します。詳細については、この投稿をお読みください。
20 Minutes 社がAmazon Bedrock で生成 AI を活用してジャーナリストを支援し購読者を惹きつけている方法
このブログ記事では、20 Minutes が生成 AI を使ってデジタルパブリッシングの課題に取り組んでいるさまざまなユースケースについて概説しています。また実装の技術的側面に踏み込み、基盤モデルプロバイダーとして Amazon Bedrock を選択した理由を説明します。
SyncWords と AWS を使用したライブスポーツ、ニュース、OTT プラットフォーム向けの低レイテンシーのキャプションと音声翻訳の配信
お客様からクラウドの自動音声認識 (Automatic Speech Recognition : ASR) テクノロジーを活用しながら、特にスポーツ中継やニュースのライブ配信で、低遅延でキャプションを実現する最善の方法について問い合わせがありました。AWS と SyncWords は、この課題に取り組み、生放送用のキャプションの埋め込みと音声翻訳を生成するために、Secure Reliable Transport (SRT) プロトコルと SyncWords を使用して、安全で低レイテンシーのキャプション埋め込みワークフローを可能にしました。これらはハードウェアを追加することなく実現されています。
AWS が生成 AI で E コマースにおけるショッピングアシスタントを強化
AWS 提供のデモの一つである AI ショッピングアシスタント は、お客様固有のニーズに合わせてカスタマイズされた推奨商品を提示するなど、生成 AI がデジタル空間での案内役としてどのように機能するのかを確認していただけます。 小売業者が顧客向けにパーソナライズされたシームレスな体験を提供できるように設計されたこのアシスタントは、顧客がより迅速かつ自信を持って意思決定を行えるようにします。 AI ショッピングアシスタントは、選択肢を最も関連性の高いものだけに絞り込むことで、悩ましい選択の苦労を軽減して購入へと導き、ショッピングをより満足のいく体験に変えます。
2025 年 1 月の AWS Black Belt オンラインセミナー資料及び動画公開のご案内
2025 年 1 月に公開された AWS Black Belt オンラインセミナーの資料及び動画についてご案内させて頂きます。
動画はオンデマンドでご視聴いただけます。
Amazon Q Developerにおけるリアルタイム実行によるコード生成の強化
AI がソフトウェア開発における急速なイノベーションを推進する中で、高品質なコード生成を促進するためには、リアルタイムにテストできる信頼性の高い実行環境が不可欠です。開発者は、 AI が生成したコードがプロジェクトの要件を満たしているかを確認するためのデバッグと反復に多くの時間を費やし、その結果、機能の提供が遅れることもあります。以前の Amazon Q Developer の開発用エージェントはコード生成に重点を置いていました。最新のアップデートにより、エージェントはリアルタイムでコードをビルドしてテストし、開発者がレビューする前に変更を検証できるようになりました。この新機能は、コードレコメンデーションの品質向上、エラーの検出、生成されたコードとプロジェクトの最新状態の同期、そしてコード生成とテストワークフローの両方を効率化することによる開発プロセスの加速が含まれます。これらはコミュニティからのフィードバックに直接対応したものです。